数据转换

union 即为联合，它是一种特殊的类。通过关键字 union 进行定义 ，可以进行数据转换 16进制字符串字节转化为十进制数 typedef union DATA_TO_BYTE { uint16_t data16; unsigned char b[2]; }TO_TWO_BYTE; TO_TWO_BYTE x; x.b[0] = (unsigned char)0x00;//低8位 x.b[1] = (unsigned char)0x16;//高8位 std::cout<<x.data16<<std::endl; 输出结果为5632 来源： https://www.cnblogs.com/zx-hit/p/11988954.html

ETL是数据仓库建设中一个最重要和具有挑战性的工作，也是一个耗时而且费劲的工作。 数据抽取 数据仓库与操作型系统数据抽取的有一些：数据仓库必须从不同的系统中抽取数据；必须根据增量装载工作和初始完全装载的变化来抽取数据；而操作型系统只需要一次性抽取和数据转换。 数据抽取的要点 数据源确认：确认数据的源系统和结构； 抽取方法：针对每个数据源，定义抽取过程是人工抽取还是基于工具抽取； 抽取频率：对于每个数据源，确定数据抽取的频率，每天、每星期、每季度； 时间窗口：对于每个数据源，表示抽取过程进行的时间窗口； 工作顺序：决定抽取任务中某项工作是否必须等到前面的工作成功完成才能开始； 异常处理：决定如何处理无法抽取的输入记录； 数据源确认 首先确认是否拥有源系统提供需要的数据；然后，从源系统中建立每一个数据元素对应的正确的数据源；进行论证来保证确认的数据源是真正需要的。 数据抽取技术 操作型系统的源数据一般来说分当前值和周期性状态两类。当前值，源系统中的大多数数据属于这个类型，这里存储的属性值代表当前时刻的属性值，一般这种值在数据库中只保存一条记录；周期性状态值，属性值存储的是每次变化发生时的状态，在每一个时间点，状态值根据新值有效的时候进行存储，这个类型的数据变化的历史存储在源系统本身中，一般在数据库中保存多条记录。 从源操作型系统中抽取数据主要分静态数据和修正数据两种类型

　　我一直在做中小型项目，这些项目的业务逻辑相对比较简单，一直没有专门的把model层抽出来，因为如果面对的是node中间层，他已经把所有的业务逻辑梳理了一边并提供给我一个标准的接口，如果我把model层在抽出来的话，只是在api层上面再封装一下，本身没有任何意义，但是最近开发一个日历板组件改变了我之前的想法， 　　在开发日历板组件的时候，日历板组件需要面对不同的业务场景，但是这些业务场景在视图操作上是一致的，我针对这种情况的设计是：开发一个通用的、面向任何场景、不考虑具体业务场景的、输出数据尽量多且全、功能尽量丰富、定制化选项多的一个组件，在开发完这个组件之后，我又针对具体业务场景编写了一个日历板组件扩展库，该库可针对具体业务场景做适配，具体用法是：使用方先确定自己的业务场景，然后引入指定的扩展库，然后使用扩展库将业务数据转换成组件想要的格式，然后转递给组件，同样在接收组件输出的数据的时候，使用具体的扩展库的转换方法，将输出数据转换为具体业务场景想要的数据格式，这样做的好处是： 　　　　1：随着业务的不断迭代，组件本身不需要更改，只需要修改扩展库即可，除非是大的功能升级 　　　　2：通过扩展库的方式，日历板组件可以适配任何业务场景，因为只是增加一个扩展库而已 　　 　　在这里 组件相当于视图层，而扩展库相当于中间层，具体的业务场景相当于model层（在这里 是api层）

一、为了解决数据同步汇聚，数据分发，数据转换，数据维护需求，TreeSoft推出了数据同步，数据处理等丰富功能 。 TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源，为各种异构数据库之间架起沟通的桥梁，可实现一对多，多对多， 多对一等 复杂场景的数据同步。 支持多字段合并，字段截取，字段脱敏，数据转换，自定义函数等个性化操作。 TreeSoft已被广泛应用，每日处理大量大数据的数据维护、数据同步、数据汇聚、数据转换业务。 支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, DB2, MongoDB, Hive, SAP HANA, Sybase, Caché, Informix, 达梦DM, 金仓Kinbase, 神通, 南大GBase等数据库。 二、兼具数据同步与数据维护管理功能，具备适应性广，灵活性强等特点。 1、支持主流RDBMS、NOSQL数据库间同步交换数据。 2、支持单节点或集群布署,可应对庞杂的业务环境。 3、支持百万级以上数据量同步。 4、企业级定时任务框架，稳定高效。 5、支持多数据源向多目标数据汇聚或数据分发。 6、支持定时数据清洗转换等后处理。 7、支持window, Linux，mac等操作系统。 8、基于JAVA开发，WEB网页管理，快速布署，到处使用。 9、基于网页灵活配置及管理，详细记录同步日志。 10

YAML数据转换 1.数据转化 方法：dump（）可以将Python对象序列化成YAML流，如果stream为None，则返回生成的字符串。 2.测试场景 将下面的Python数据转换成yaml数据类型 slogan=['welcome','to','baidu'] website=[‘url’:'www.baidu.com'] 代码实现 打印结果： 来源： https://www.cnblogs.com/xiongxiaoyan/p/11726315.html

接上篇，我们写到了连接蓝牙，之后我们就需要订阅蓝牙的信息了。 订阅蓝牙消息 最后一个参数是一个回调，它会传回三个信息分别是地址、UUID和数据，这个数据是串口通讯中常用的byte[]，出于项目需要，我要进行一次数据转换。 数据转换 这部分代码负责将收到的数据转换为16进制字符串信息，并显示在UI上方便观察。 数据解析 如果要利用蓝牙传回的信息，可以在这一部分进行处理。 例如，拿到该数据的消息头。 文章来源: unity 2017.3 安卓蓝牙（二）

如何将数据转换为时间序列数据 2014,2,68.93,85.54 2014,3,65.96,53.19 2014,4,69.56,67.47 data = np.loadtxt(input_filename, delimiter=',') （3）提取出数据后，我们可以用pandas模块自动生成连续月的序列，当然，也可以生成其他方式。 （4）将数据绑定到第3步提取的序列中。 (5)绘出数据。 文章来源: 如何将数据转换为时间序列数据

int id=Integer.valueOf(“12345”); 结果id=12345； 文章来源: 把String类型的数据转换成int型

obj.ToString("#0.0%")//转成百分比，保留一位小数 obj.ToString("#,##0")//转成带千分符的 来源：博客园 作者： 永远不要停止学习的脚步 链接：https://www.cnblogs.com/vsnb/p/11599019.html

衍生变量 data1 <- read.csv("数据转换数据.csv",na.strings = NA) #日期格式转换 data1$registration <- as.Date(paste(substr(data1$registration,1,4), substr(data1$registration,5,6), substr(data1$registration,7,8),sep = "/"), "%Y/%m/%d") data1$firstpaydate <- as.Date(paste(substr(data1$firstpaydate,1,4), substr(data1$firstpaydate,5,6), substr(data1$firstpaydate,7,8), sep="/"), "%Y/%m/%d") #构造新变量 data1$ispay <- ifelse(is.na(data1$firstpaydate),0,1) data1$isnewpay <- ifelse(data1$registration==data1$firstpaydate,1,0) data1[is.na(data1$isnewpay),"isnewpay"] <- 0 head(data1) playid :用户编号 registration:注册日期 firstpaydate